面向價值的組合服務優化方法

吳倩等

摘要：為了支持服務系統最大限度地實現顧客期望的服務價值，提出了一種面向價值的組合服務優化方法。該方法是基于面向價值的組合服務分析的結果，利用人工蜂群算法（ABC），通過對組合服務中影響價值實現的服務要素進行替換，得到組合服務的優化方案。實驗結果表明文中的面向價值的組合服務優化方法能夠以最小的優化代價、最大限度地保障服務系統的價值實現。

關鍵詞：服務價值； 組合服務； 優化； 人工蜂群算法

中圖分類號：TP311 文獻標識碼：A文章編號：2095-2163（2014）01-0027-05

0引言

服務價值[1，2]是服務系統的目標，越來越多顧客已經從關注服務系統的功能和服務內容，逐漸轉向追求更好滿意度、價值實現最大化的具體服務[1]。在這種趨勢帶動下，通過實現對服務系統中價值的度量，在系統的服務要素和服務價值之間建立聯系，就可以對服務價值進行度量和分析，從而得到了價值在服務系統模型中的表現形式。憑此基礎，以最大程度地實現價值期望為目標來分析影響價值實現程度的因素，為服務模型提供分析和優化方法，由此進一步指導優化和改造服務系統，服務生命周期[3]在不同階段的價值即能得到最大化實現。

因此，本文開展了面向價值的組合服務優化方法的研究，在進行組合服務模型分析的基礎上，提出一種優化算法，為組合服務的優化提供理論基礎，也為服務系統最大程度地實現服務價值提供了切實保障。

1組合服務的優化目標

本文的基礎場景是：通過靜態機制[4]構造的組合服務已經存在，由于不同客戶的需求存在差異，因此其滿足不同客戶需求的能力也是不同的；而且隨著時間推移，客戶需求也在不斷發生微小的變遷，使得組合服務無法完全滿足最新出現的需求，從而導致客戶滿意度降低，并將影響組合服務提供者的實際收益。通過面向價值的組合服務分析方法[5]對其進行評價和分析后，給出分析結果，對其中導致服務價值不能實現的要素則需進行優化改進。

組合服務的優化目標是：以盡可能小的調整代價和調整范圍來改善組合服務，使之盡可能滿足客戶價值期望。面向價值的服務模型分析產生的結果將對后續組合服務模型的優化提供支持，并對特定原子服務進行替換、補充新的服務活動和原子服務、調整原子服務之間的次序與結構等優化操作，由此而提升其滿足客戶價值期望的能力。

2服務價值優化模型

組合服務是將若干個服務提供方呈現的不同功能、不同QoS的原子服務經過整合后，作為一個整體的形式提供給顧客方。因此，對已有組合服務的優化，是利用來自不同服務提供者的具有相同功能、不同QoS的原子服務去替換組合服務模型中的相應原子服務，再根據面向價值的組合服務分析產生的結果，并將對后續組合服務的優化提供支持，同時對特定原子服務進行替換、補充新的服務活動和原子服務、調整原子服務之間的次序與結構等優化操作，提升其滿足客戶價值期望的能力。

3基于人工蜂群的服務價值優化算法

面向價值的服務模型優化采用人工蜂群[6]（Artificial Bee Colony， ABC），在ABC算法中，蜂群由雇傭蜂、跟隨蜂和引領蜂組成。蜜源的位置代表優化問題的可能解，解的數量和雇傭蜂的數量相等，蜜源的花蜜量代表相應解的質量或適應度。首先ABC算法隨機產生NP個初始解（NP為雇傭蜂數量）。每個解xi（i=1，2…，SN）是一個D維的向量，D是優化參數的個數。經過初始化后，蜂群的位置（解）隨著引領蜂、雇傭蜂和跟隨蜂進行循環搜索。雇傭蜂依據記憶中的局部信息調整其位置并檢查新蜜源的花蜜量。如果新位置比原位置的花蜜量多，則記住新的蜜源位置忘記原位置，否則保留原先的蜜源位置。在所有雇傭蜂都完成搜索后，將通過舞蹈的方式與跟隨蜂分享蜜源的位置信息和花蜜信息。跟隨蜂按照一定的概率選擇一個蜜源的位置，然后用和雇傭蜂同樣的方式根據記憶中的位置做一定的調整，并檢查新候選位置的花蜜量。如果新位置的花蜜量優于原先位置的花蜜量，則忘掉舊的位置記住新位置[7]。

面向價值的服務模型優化是一個離散數值空間的優化問題，采用原子服務替換的方法來實現服務模型的優化。式（1）中，CS={as1，as2，…，asn}表示服務模型優化問題的解，asi是解的一個參數。實際上，對原子服務的替換是通過從原子服務的候選集合中選擇一個新的原子服務替換現有的原子服務來實現的，基本的替換單位是原子服務。在ABC算法中，對每個設計參數是隨機進行修改的，而面向價值的服務模型優化則是基于服務模型的分析結果進行的，對關鍵度和敏感度大的原子服務將進行優先替換。所以，對優化問題的可能解設計參數，可設置不同的替換優先級，并以此作為ABC算法的啟發式規則。

5結束語

針對組合服務的優化問題，本文提出了一種基于人工蜂群優化算法的面向服務價值組合服務優化算法。該算法充分考慮了各服務要素對價值實現的影響程度，利用面向價值的組合服務分析結果設置服務要素的替換優先級，通過對目標函數的優化參數賦值的方法，保證了優化的代價最小和服務價值實現程度的最大化。實驗結果表明，采用本文的組合服務優化算法，不僅可以得到最大程度實現服務價值的組合服務方案，同時還能夠保證組合服務優化代價最小。

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